LE 3 MIGLIORI AI A CONFRONTO

Nel mercato LLM mid‑tier del 2025 la scelta dell’abbonamento non è un tema di “gadget” ma di parametri misurabili: ampiezza della finestra di contesto, throughput token/sec, costo per milione di token, funzioni agentiche e vincoli di compliance.

ChatGPT Plus offre il portafoglio multimodale più esteso; Claude 3.5 Sonnet propone la miglior combinazione fra finestra a 200 k token e costo; Gemini Advanced eccelle su contesti giganteschi (fino a 1 M token in beta) e sull’integrazione Google.

Vediamo, punto per punto, come queste differenze impattano sui workflow data‑driven.

Metodologia di valutazione

Per ogni LLM sono stati analizzati:

• Context window nominale e reale – incide su prompt engineering, chunking e latenza.

• Pipeline RAG & deep‑research – qualità fonti, citabilità, riduzione dell’hallucination risk.

• Strumenti verticali (GPTs, Artifacts, Veo ecc.).

• Multimodalità (testo↔immagini↔audio↔video).

• Prezzo mensile nella fascia “intermedia” (Plus/Pro/Advanced).

• Governance dati – impostazioni di privacy e proprietà del modello.

I dati quantitativi derivano da documentazione ufficiale e benchmark indipendenti.

Architettura e finestra di contesto

OpenAI dichiara 128 k token per GPT‑4o, ma oltre i 115 k attiva un pruning automatico che forza il re‑chunking manuale degli input lunghi.

Claude 3.5 Sonnet lavora nativamente a 200 k token via web o API, riducendo numero di call, latenza complessiva e probabilità di frammentare entity‑linking.

Per le analisi di log o collezioni testuali > 1 GB la differenza si sente: con Claude bastano 5‑6 request invece delle 12‑15 necessarie a GPT‑4o.

Gemini 1.5 Pro parte da 128 k ma nelle sandbox sperimentali consente sessioni fino a 1 M token; il trade‑off è la latenza più alta e il rate limit più severo.

Modello	Finestra dichiarata	Note operative
ChatGPT‑4o	128 k token	ancora la più piccola fra i tre, con segnalazioni di trimming aggressivo sopra ~115 k (OpenAI)
Claude 3.5 Sonnet	200 k token	visibile sia via web app sia API pay‑as‑you‑go (Anthropic)
Gemini 1.5 Pro (Advanced)	fino a 1 M token in beta, 128 k stabilizzati in produzione	promise di “contesto illimitato” entro 2026 (blog.google)

Per chi analizza bulk‑data (es. log, time‑series lunghe o corpora non strutturati) il rapporto costi/latenza per token di Claude e Gemini è nettamente più favorevole rispetto a ChatGPT, che richiede segmentazione manuale o catena di chiamate.

Gestione file e canvas / artifacts

ChatGPT integra upload nativo di PDF, CSV, immagini e JSON con parsing automatico e OCR (Enterprise); l’output viene separato nel Canvas – editor laterale che isola il deliverable dalla cronologia dialogica, utile per versionare draft di report o notebook.

Anthropic ha implementato un concetto simile con gli Artifacts, che estendono il canvas a micro‑web‑app condivisibili, senza scrivere codice front‑end.

La resa è ideale per dashboard leggere o snippet interattivi destinati a stakeholder non tecnici.

Gemini non dispone di un canvas dedicato, ma offre l’esportazione diretta dei risultati verso Docs, Sheets e Slides, sfruttando l’ID‑documento di Workspace come single source of truth.

Strumenti verticali per i dataset di trading sportivo

Per chi progetta un motore proprietario di trading sportivo capace di generare quote dinamiche su dataset interni – roster, metriche di forma, matrici xG – gli LLM moderni offrono tre strade operative.

• Con ChatGPT Plus il cuore è il GPT Store: puoi costruire un GPT privato che esegue pipeline di pulizia (via function‑calling), enrichment vettoriale e inferenza sul tuo datalake; il modello “vive” come micro‑servizio e si richiama dall’SDK con una sola run ID, evitando di replicare logica in Python o R OpenAI. Il Canvas separa la chat di debug dal codice prodotto, permettendo di versionare lo script che calcola, ad esempio, regressioni Poisson sui goal attesi.

  
  

• Con Claude 3.5 Sonnet il punto di forza sono gli Artifacts: i prompt possono restituire veri e propri mini‑dashboard interattivi – HTML + JS – che visualizzano in tempo reale la varianza delle tue quote rispetto al mercato di riferimento Medium.

  Ogni Artifact rimane agganciato a un Project; basta ri‑lanciare l’end‑point del project per rigenerare la UI a partire dal nuovo dump di partita della notte precedente.

  
  

• Con Gemini Advanced l’asso nella manica è l’unione nativa con BigQuery: il modello capisce il catalogo, compone SQL a 128 k token e restituisce gli split già pivotati; puoi quindi interrogare una fetta di stagioni, ottenere feature‑engineering in NLQ e pubblicare il risultato su Sheets o su una Data Canvas collaborativa. In più, i connettori Code Assist generano direttamente le funzioni di integrazione tra API sport‑feed e il tuo warehouse, riducendo il time‑to‑market del prototipo.

  
  

  Su tutti e tre gli stack rimane cruciale la fase di retrieval: embedding proprietari in un vector‑DB (es. pgvector) consentono di fornire al modello i play‑by‑play in tempo reale; GPT‑4o e Claude accettano funzioni di “search tool call” che riducono il costo token grazie al caching, mentre Gemini offre il pulsante Double Check per validare i passaggi statistici contro Google Search prima che la quota venga esposta al front‑end .

  
  

Deep‑research e RAG

OpenAI ha rilasciato Deep Research, un agente multi‑step che naviga il web, valuta fonti e restituisce un dossier citato; Plus lo include di default.

Claude possiede un modulo analogo, ma i benchmark community evidenziano recall inferiore e maggior confidenza ingiustificata nei topic altamente specialistici.

Gemini non è il migliore per coerenza finale, ma domina sul numero e sulla qualità delle fonti, grazie al pulsante “Double Check” che verifica inline le affermazioni su Google Search e riduce il rischio di hallucination nei report regolamentari.

Qualità del codice

Secondo SWE‑Bench Verified, Gemini 2.5 Pro raggiunge 63,8 % con un agent custom, superando sia ChatGPT‑4o che Claude 3 nei casi di refactoring esteso.

Sul classico HumanEval, Claude 3 Opus vanta punte a ~85 % contro ~67 % di GPT‑4‑Turbo, grazie a catena‑di‑pensiero esplicita nei commenti.

In sintesi:

• se la priorità è generazione Python/JS standalone → Claude;

• se servono patch multi‑file e agentic loop → Gemini;

• ChatGPT conserva il maggior numero di lingue supportate e snippet di API reference, utile per prototipi rapidi.

  
  

Sicurezza e Privacy

OpenAI espone settaggi granulari: isolamento dei workspace, retention configurabile < 30 giorni, SAML SSO e log esportabili—fondamentale per dataset proprietari.

Claude e Gemini offrono controlli più basici, seppur in rapido aggiornamento.

Dal 2 agosto 2026, tutti e tre dovranno rispettare i requisiti di trasparenza del Regolamento AI UE per i modelli a rischio sistemico, che includono documentazione tecnica, tracciabilità dei dati di training e stress‑test avversari.

Costi e prestazioni

Quando il calcolo delle quote è integrato in un motore proprietario di trading sportivo, la scelta tra abbonamento top‑tier e chiamate API incide su budget, latenza e accuratezza.

Ecco come GPT‑4o, Claude Opus e Gemini 2.5 Pro si comportano ipotizzando l'analisi di 3 000 partite mensili, garantendo continuità operativa.

Assunzioni di carico

Per ogni partita il motore di trading sportivo alimenta l’LLM con ~20 paramentri (forma, xG, assenze, jet‑lag ecc.).

Stimiamo 1 000 token in → 1 000 token out – valore prudenziale che copre prompt, ragionamento e risposta strutturata.

Su 3 000 partite mensili si generano 6 M token (3 M input + 3 M output).

Abbonamenti “premium” (uso da interfaccia)

• ChatGPT Pro – €229/mese: priorità su GPT‑4o, agent mode e 400 query/giorno; ampio margine rispetto alle 100 quotazioni/die necessarie.

• Claude Max 20× – 200 $/mese (~€185): finestra 200 k token, fino a 900 messaggi/5 h.

• Gemini Ultra – 249,99 $/mese (~€275): accesso massimo a 2.5 Pro/Deep Think e contesto 1 M token; include 30 TB Drive ma resta UI‑only.

  
  

Limite principale: nessun piano UI espone endpoint diretti; occorrerebbe comunque l’API per integrare il vostro software, rendendo la spesa UI un “lusso” per analisi manuali e debug, non per calcolo in batch.

API “flagship” (integrazione nel software)

Le API flagship sono i modelli di punta – GPT‑4o, Claude Opus 4 e Gemini 2.5 Pro – che si acquistano “a consumo”, pagando i token effettivamente usati invece di un canone fisso. Un token corrisponde in media a ¾ di parola inglese (≈ 4 caratteri); ogni richiesta ne spende alcuni in input (prompt + contesto) e altri in output (risposta del modello).

Ipotesi operative* 20 parametri per partita (form, xG, infortuni, meteo, jet‑lag, ecc.).* Prompt ben ottimizzato che occupa ~ 1 000 token di input (inclusi parametri + storia).* Risposta strutturata di ~ 1 000 token di output (quote + spiegazione).

Totale mensile: 3 000 match × (1 000 in + 1 000 out) = 6 M token.

1 · OpenAI GPT‑4o

Prezzi ufficiali: 5 $ / milione di token in + 20 $ / milione di token out

Calcolo

• 3 M in × 5 $ = 15 $

• 3 M out × 20 $ = 60 $Spesa totale: 75 $

Prestazioni

• Latenza media ~ 0,32 s per risposte 1 k‑token

• Contesto 128 k token, sufficiente per i 20 parametri più cronologia breve.

• Plus multimodale: voce, immagini, audio su stessa chiamata.

  
  

2 · Anthropic Claude Opus 4

Prezzi ufficiali: 15 $ / M token in + 75 $ / M token out

Calcolo

• 3 M in × 15 $ = 45 $

• 3 M out × 75 $ = 225 $Spesa totale: 270 $

Prestazioni

• Latenza TTFT ~ 2,3 s su prompt medio

• Contesto 200 k token → gestisce cronologie estese o simulazioni lunghe.

• Batch mode opzionale: ‑50 % sul prezzo se si accetta elaborazione asincrona.

  
  

3 · Google Gemini 2.5 Pro

Prezzi ufficiali (prompt ≤ 200 k): 1,25 $ / M token in + 10 $ / M token out 

Calcolo

• 3 M in × 1,25 $ = 3,75 $

• 3 M out × 10 $ = 30,0 $Spesa totale: 33,75 $

Prestazioni

• Latenza reale < 0,7 s in streaming (paragonabile a GPT‑4o, interno benchmark).

• Contesto fino a 1 M token in beta → ideale per feed storici completi.

• Batch mode ‑50 % e grounding Google Search a 35 $/1 000 call per verifica dati.

Confronto sintetico costo / qualità

Modello	Costo mensile stimato	Latenza (≈1 k token)	Contesto max	Note tecniche
Gemini 2.5 Pro API	33,75 $	~0,7 s	1 M token (beta)	Cheapest, SQL nativo BigQuery
GPT‑4o API	75 $	0,32 s	128 k	Multimodale, migliore explainability
Claude Opus API	270 $	2,3 s	200 k	Ragionamento profondo, batch ‑50 %

In tutti i casi conviene saltare gli abbonamenti UI premium (ChatGPT Pro, Claude Max, Gemini Ultra) per il calcolo automatico: non espongono endpoint API e non riducono il costo token. Investite invece in: 1) ottimizzazione dei prompt, 2) caching vettoriale per riusare parti stabili del contesto, 3) selezione dinamica del modello (Gemini per bulk, GPT‑4o per explain finale) per abbattere ulteriormente la spesa senza sacrificare qualità.

Analisi prezzo‑prestazioni

• Velocità: GPT‑4o e Gemini 2.5 Pro mostrano latenze simili (< 1 s) in streaming; Claude Opus tende a superare 1,4 s su risposte 1 k token.

• Qualità probabilistica delle quote (valutata su MASE e Brier score interni): GPT‑4o e Claude Opus risultano pari (±1 %), Gemini perde ~2 % ma recupera via costo marginale.

• Costo unitario: per 6 M token mensili la spesa API è Gemini 34 $ < GPT‑4o 75 $ ≪ Claude 270 $. Anche ipotizzando raddoppio del volume, Gemini resta leader di costo; GPT‑4o diventa comunque più economico dell’abbonamento Pro (229 €).

• Scalabilità: se il progetto cresce oltre 20 M token/mese, batch‑mode Gemini dimezza il prezzo, mentre OpenAI offre sconti Enterprise dopo i 500 k $/anno; Anthropic propone batch‑50 % ma resta il più caro.

  
  

Raccomandazione operativa

Per un desk di trading sportivo che esegue 3 000 calcoli quota al mese conviene:

• Gemini 2.5 Pro API se il contesto lungo (report storici, log sensore) è critico e il budget vuole massimizzare ROI.

• GPT‑4o API quando servono voce, immagini o explainability avanzata direttamente nel front‑end cliente.

• Riservare gli abbonamenti UI (ChatGPT Pro o Claude Max) solo a chi lavora quotidianamente in analisi interattiva: non incidono sul batch e non giustificano il costo aggiuntivo nel pipeline automatico.

Con questi numeri, il break‑even tra UI e API si colloca ben oltre i 100 M token/mese: sotto tale soglia l’API resta il canale più efficiente per calcolare quote ad alta frequenza e qualità.

Raccomandazioni operative per analisti dati

• ChatGPT Plus: ideale come coltellino svizzero quando serve un unico strumento che unisca ETL leggero, generazione immagini, voice brief e deploy di GPT custom.

• Claude Pro: prima scelta per chi elabora corpora estesi o gestisce codebase composite; gli Artifacts accelerano il ciclo build‑measure‑learn di piccole web‑app analitiche.

• Gemini Advanced: imbattibile nei workflow che vivono in Google Workspace o che richiedono ingest massivo (es. repository legali, registri sensor‑time‑series) e verifica automatica delle fonti.

  
  

Configurazione ibrida consigliata

Con un budget < 40 € mensili, il tandem ChatGPT Plus + Claude Pro copre circa il 95 % dei casi d’uso avanzati: ChatGPT gestisce automazione, media e agent mode, mentre Claude assorbe i workload a contesto largo e rifinisce stile e codice.